Investigadores del Baylor College of Medicine informan hoy en la revista neurona evidencia que refuta el vínculo entre el aumento de los niveles de virus del herpes y la enfermedad de Alzheimer. Además, los investigadores proporcionan un nuevo marco estadístico y computacional para el análisis de datos de secuenciación a gran escala.
Alrededor de 50 millones de personas en todo el mundo se ven afectadas por la enfermedad de Alzheimer, un tipo de demencia progresiva que resulta en la pérdida de memoria, habilidades cognitivas y habilidades verbales, y los números están creciendo rápidamente. Los medicamentos actualmente disponibles alivian temporalmente los síntomas o disminuyen la tasade disminución, lo que maximiza el tiempo que los pacientes pueden vivir y funcionar de forma independiente. Sin embargo, no existen tratamientos para detener la progresión de la enfermedad de Alzheimer.
"Al igual que todos los tipos de demencia, la enfermedad de Alzheimer se caracteriza por la muerte masiva de las células cerebrales, las neuronas. Identificar la razón por la cual las neuronas comienzan y continúan muriendo en el cerebro de los pacientes con enfermedad de Alzheimer es un área activa de investigación", dijo el correspondienteautor Dr. Zhandong Liu, profesor asociado de pediatría en Baylor y el Instituto de Investigación Neurológica Jan y Dan Duncan en el Texas Children's Hospital.
Una teoría que ha ganado fuerza en el último año es que ciertas infecciones microbianas, como las causadas por virus, pueden desencadenar la enfermedad de Alzheimer. Un estudio de 2018 informó un aumento en los niveles de herpesvirus humano 6A HHV-6A y herpesvirus humano 7 HHV-7 en los tejidos cerebrales postmortem de más de 1,000 pacientes con enfermedad de Alzheimer en comparación con los tejidos cerebrales de sujetos con envejecimiento saludable o aquellos que padecen una condición neurodegenerativa diferente.
La presencia de niveles elevados de material genético de los virus del herpes indicó infecciones activas, que estaban relacionadas con la enfermedad de Alzheimer. En menos de un año, este estudio generó una oleada de emoción y condujo al inicio de varios estudios para comprender mejor el vínculo entreinfecciones virales y enfermedad de Alzheimer.
Sorprendentemente, cuando el coautor Dr. Hyun-Hwan Jeong, un becario postdoctoral en el grupo del Dr. Liu y otros, volvió a analizar los conjuntos de datos del estudio de 2018 utilizando los mismos métodos estadísticos con un filtrado riguroso, así como cuatro estadísticos de uso comúnherramientas, no pudieron producir los mismos resultados.
El equipo estaba motivado para volver a analizar los datos del estudio anterior porque observaron que mientras que los valores p un parámetro estadístico que predice la probabilidad de obtener los resultados observados de una prueba, suponiendo que otras condiciones sean correctas fueron altamente significativos, se estaban atribuyendo a datos en los que las diferencias no eran visualmente apreciables.
Además, los valores p no coincidían con la regresión logística simple, un análisis estadístico que predice el resultado de los datos como uno de los dos estados definidos. De hecho, después de varios tipos de pruebas estadísticas rigurosas, no encontraron ningún vínculo entrela abundancia de ADN o ARN viral del herpes y la probabilidad de enfermedad de Alzheimer en esta cohorte.
"A medida que las tecnologías 'ómicas' de alto rendimiento, que incluyen aquellas para genómica, proteómica, metabolómica y otras, se vuelven asequibles y fácilmente disponibles, hay una tendencia creciente hacia 'grandes datos' en la investigación biomédica básica. En estas situaciones, dadoDebido a las enormes cantidades de datos que deben extraerse y extraerse en poco tiempo, los investigadores pueden verse tentados a confiar únicamente en los valores p para interpretar los resultados y llegar a conclusiones ", dijo Liu.
"Nuestro estudio destaca uno de los posibles peligros de la excesiva dependencia de los valores p. Si bien los valores p son un parámetro estadístico muy valioso, no pueden utilizarse como una medida independiente de correlación estadística: conjuntos de datos de alta"Los procedimientos de rendimiento aún deben ser trazados cuidadosamente para visualizar la propagación de los datos", dijo Jeong. "Los conjuntos de datos también deben usarse junto con valores p calculados con precisión para hacer asociaciones de enfermedades genéticas que sean estadísticamente correctas y biológicamente significativas"
"Nuestro objetivo al realizar y publicar este estudio fue generar herramientas y pautas para el análisis de grandes datos, de modo que la comunidad científica pueda identificar estrategias de tratamiento que probablemente beneficien a los pacientes", dijo Liu.
Este estudio fue financiado por la Fundación Huffington.
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Materiales proporcionado por Baylor College of Medicine . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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